DeepSeek Flash เป็นชื่อที่เรียกกันทั่วไปสำหรับ DeepSeek V4.1 Flash: โมเดล AI แบบมัลติโหมดรุ่นล่าสุดของ DeepSeek ที่ปรับให้เหมาะกับการอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพ การให้เหตุผลบริบทยาว การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ โมเดลนี้เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ September 10, 2026 และพร้อมใช้งานผ่าน DeepSeek API ภายใต้รหัสโมเดล deepseek-flash
หน้านี้ใช้ DeepSeek Flash เป็นคีย์เวิร์ดหลัก โดยคงสเปกทางเทคนิคและผลลัพธ์ benchmark ทั้งหมดที่เฉพาะเจาะจงกับ DeepSeek V4.1 Flash
Technical Specifications of DeepSeek Flash
| Specification | DeepSeek Flash |
|---|---|
| Official API model ID | deepseek-flash |
| Release date | September 10, 2026 |
| Architecture | Causal Encoder-Decoder (CED) พร้อม Mixture-of-Experts (MoE) |
| Backbone parameters | 552B |
| Activated parameters | Approximately 8B during prefill; 16B during decoding |
| Context window | Up to 1 million tokens |
| Input modalities | Text and images |
| Reasoning control | ปรับได้ต่อเนื่องจาก 1 ถึง 100 |
| MoE configuration | 1 shared expert และ 384 routed experts; มีการกระตุ้น 6 routed experts ต่อโทเคน |
| Global KV-cache footprint | Approximately 890 bytes per token |
| Training corpus | Approximately 45T multimodal tokens |
| License | MIT License |
| Off-peak official pricing | RMB 0.02/M cache-hit input tokens; RMB 1/M cache-miss input tokens; RMB 4/M output tokens |
| Peak pricing | Twice the off-peak rates |
ราคา การให้บริการ และนโยบายการกำหนดเส้นทางอาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดยืนยันรหัสโมเดลและอัตราปัจจุบันก่อนปรับใช้แอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมจริง
What Is DeepSeek Flash?
DeepSeek Flash คือโมเดลแบบมัลติโหมด Mixture-of-Experts ที่ออกแบบมาสำหรับการให้เหตุผลบริบทยาว วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การเรียกใช้เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์อัตโนมัติ
โมเดลนี้ผสานแบ็กโบนขนาด 552-billion-parameter เข้ากับการกระตุ้นแบบเบาบาง โดยใช้พารามิเตอร์ประมาณ 8 billion ระหว่างการประมวลผลอินพุต และ 16 billion ระหว่างการถอดรหัส ช่วยให้ DeepSeek Flash คงความจุของโมเดลในระดับสูง โดยไม่ต้องกระตุ้นเครือข่ายทั้งหมดในทุกโทเคน
โมเดลรองรับบริบทสูงสุด 1 million tokens และสามารถประมวลผลภาพและข้อความได้โดยตรง พร้อมใช้งานผ่าน DeepSeek API ภายใต้ชื่อโมเดล deepseek-flash ขณะที่ตัวระบุ V4 Flash เดิมจะถูกกำหนดเส้นทางไปยังโมเดลใหม่เพื่อความเข้ากันได้
What Are the Main Features of DeepSeek Flash
Causal Encoder-Decoder Architecture
DeepSeek Flash ใช้สถาปัตยกรรม Causal Encoder-Decoder 40 ชั้น ประกอบด้วย encoder 20 ชั้น และ decoder 20 ชั้น
แทนที่จะสร้าง global KV cache แยกในทุกชั้นของ decoder ตัว decoder จะโปรเจกต์แคชทั่วโลกจากสถานะซ่อนสุดท้ายของ encoder วิธีนี้ลดภาระการคำนวณระหว่างการประมวลผลอินพุตยาว และมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโหลดเอเจนต์ที่เน้นอินพุต
Sparse Mixture-of-Experts Routing
ในแต่ละชั้น MoE จะมี 1 shared expert และ 384 routed experts โดยมีการกระตุ้น routed experts จำนวน 6 รายต่อโทเคน
การกำหนดเส้นทางแบบสแปร์สช่วยลดต้นทุนการคำนวณระหว่างการอนุมาน ขณะยังคงรักษาความจุของพารามิเตอร์รวมของโมเดลไว้สูง การออกแบบนี้เหมาะกับงานบริการปริมาณสูงที่ให้ความสำคัญกับ throughput และต้นทุนพอๆ กับสติปัญญาสูงสุด
One-Million-Token Context
DeepSeek Flash รองรับหน้าต่างบริบทได้ถึง 1M tokens ช่วยให้นำอินพุตขนาดใหญ่ในคำขอเดียวได้ เช่น:
- คลังซอฟต์แวร์ทั้งชุด
- เอกสารด้านกฎหมายหรือการเงินที่ยาวมาก
- คู่มือทางเทคนิค
- คลังงานวิจัย
- ประวัติเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายเซสชัน
- ไฟล์ที่เกี่ยวข้องหลายไฟล์
โมเดลการ์ดแนะนำหน้าต่างบริบท 1M tokens และอย่างน้อย 256K max_tokens สำหรับสถานการณ์อนุมานภายในเครื่อง
Compressed Sparse Attention 2
DeepSeek Flash นำเสนอ Compressed Sparse Attention 2 (CSA2) ซึ่งใช้โหมด attention ได้แก่ Full, Reindex และ Reuse
โหมดเหล่านี้ช่วยให้โมเดลสามารถแชร์ข้อมูล KV ระหว่างชั้น และนำดัชนี sparse-attention มาใช้ซ้ำได้ อินเด็กซ์เชอร์แบบสแปร์สลำดับชั้นยังช่วยจำกัดพูลผู้สมัครที่ชั้นถัดไปต้องพิจารณา
ร่วมกับการแคช FP4 สำหรับ main-KV การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ช่วยลดรอยเท้า KV-cache ทั่วระบบลงเหลือประมาณ 890 bytes per token—ราวหนึ่งในสี่ของรอยเท้าที่รายงานสำหรับ DeepSeek V4 Flash
Native Multimodal Understanding
DeepSeek Flash ประมวลผลภาพและข้อความในบทสนทนาเดียวกัน ระบบมองเห็นใช้ DeepSeek-ViT encoder, Rotary Position Embeddings แบบสองมิติ, การ downsampling แบบ pixel-unshuffle และเลเยอร์โปรเจกชันที่แปลงคุณลักษณะภาพเป็น embeddings ของโมเดลภาษา
โมเดลได้รับการฝึกจากศูนย์บนคลังข้อมูลมัลติโหมดประมาณ 45 trillion tokens
Continuously Adjustable Reasoning
แทนที่จะมีโหมดการให้เหตุผลแบบคงที่เพียงไม่กี่แบบ DeepSeek Flash รองรับการตั้งค่าความพยายามในการให้เหตุผลเป็นตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 100
ค่าที่ต่ำช่วยลด latency และต้นทุนสำหรับงานประจำ ขณะที่ค่าที่สูงจะจัดสรรการคำนวณมากขึ้นให้กับงานโค้ด คณิตศาสตร์ การวางแผน และเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ยากขึ้น
Agent-Oriented Components
DeepSeek Flash มีองค์ประกอบที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานแบบเอเจนต์ ได้แก่:
- หน่วยความจำแบบ Engram ที่มีการค้นหาตามโทเคน
- DSpark speculative decoding
- long-context sparse attention
- ยูทิลิตีสำหรับเข้ารหัสพรอมต์และคำตอบ
- รองรับภาพ การเรียกใช้เครื่องมือ และร่องรอยการให้เหตุผล
- เข้ากันได้กับ agent scaffolds เช่น Claude Code, Codex, mini-SWE และ DeepSeek Harness
How DeepSeek Flash Works
ลำดับคำขอทั่วไปของ DeepSeek Flash มีดังนี้:
- ข้อความ ภาพ คำสั่งระบบ ประวัติบทสนทนา และคำอธิบายเครื่องมือ ถูกแปลงเป็นรูปแบบบทสนทนาของ DeepSeek
- ภาพถูกประมวลผลโดยตัวเข้ารหัสภาพและแปลงเป็น visual embeddings
- ตัวกำหนดเส้นทาง MoE เลือกผู้เชี่ยวชาญจำนวนน้อยสำหรับแต่ละโทเคน
- CSA2 และการทำดัชนีแบบลำดับชั้นช่วยลดต้นทุน attention สำหรับบริบทยาว
- การตั้งค่าความพยายามในการให้เหตุผลกำหนดปริมาณการคำนวณอนุมานที่จัดสรร
- DSpark สร้างและตรวจสอบโทเคนผู้สมัครเพื่อเพิ่มความเร็วในการถอดรหัส
- สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ โมเดลจะสร้างการเรียกใช้เครื่องมือ รับผลลัพธ์ และดำเนินการให้เหตุผลต่อภายในบริบทเดียวกัน
เวิร์กโฟลว์นี้ทำให้ DeepSeek Flash เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่อ่านข้อมูลจำนวนมาก แต่ผลิตการตัดสินใจ การแก้ไขโค้ด หรือการกระทำของเครื่องมือที่ค่อนข้างสั้น
How Does DeepSeek Flash Perform on Benchmarks?
คะแนนต่อไปนี้มาจากการอัปเดต API อย่างเป็นทางการของ DeepSeek และโมเดลการ์ด DeepSeek V4.1 Flash บน Hugging Face ผลลัพธ์ใช้การตั้งค่าการประเมินที่แตกต่างกัน รวมถึงความพยายามในการให้เหตุผลระดับสูงสุด agent scaffolds เฉพาะ และ—ในบางกรณี—บริบทขนาดหนึ่งล้านโทเคน
| Benchmark | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|
| GPQA Diamond | 90.9 |
| Humanity’s Last Exam | 36.8 |
| Humanity’s Last Exam, text-only subset | 39.1 |
| Codeforces rating | 3,471 |
| MathArena Apex | 65.6 |
| Terminal-Bench 2.1 | 90.6 |
| Terminal-Bench 3.0 | 30 |
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 |
| DeepSWE v1.1 | 74.2 |
| ProgramBench | 20.3 |
| NL2Repo-Bench | 65.4 |
| CyberGym | 88.1 |
| SEC-Bench Pro | 62.8 |
| ExploitGym | 15.3 |
| Humanity’s Last Exam with tools | 63.9 |
| AutomationBench | 54.8 |
| Agents’ Last Exam | 31.8 |
| Chartography with tools | 78.9 |
| BabyVision with tools | 89.6 |
| ZeroBench-main | 49 |
ในเชิงปฏิบัติ ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่า DeepSeek Flash เด่นเป็นพิเศษด้านการเขียนโค้ด การโต้ตอบกับเทอร์มินัล การบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ การประเมินด้านความปลอดภัยไซเบอร์ และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือ คะแนน Terminal-Bench 2.1 ที่ 90.6 และ DeepSWE v1.1 ที่ 74.2 บ่งชี้ถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ คะแนน CyberGym 88.1 และ SEC-Bench Pro 62.8 ยังชี้ถึงศักยภาพที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย
โมเดลรายงาน 56.5 บน MMMU-Pro, 77.9 บน CVBench, 95.6 บน DocVQA และ 86.0 บนค่าเฉลี่ย RefCOCO แสดงให้เห็นว่าความสามารถด้านมัลติโหมดขยายไปไกลกว่าการบรรยายภาพทั่วไป ครอบคลุมการตอบคำถามเชิงภาพ ความเข้าใจเอกสาร และการอ้างอิงเชิงพื้นที่
โมเดลการ์ดของ DeepSeek เน้นว่านี่ไม่ใช่คะแนนแบบไร้บริบท ผลลัพธ์ของเอเจนต์จะแตกต่างไปตาม harness รูปแบบพรอมต์ คำจำกัดความของเครื่องมือ ขีดจำกัดบริบท พารามิเตอร์ sampling และจำนวนตัวอย่างต่อภารกิจ ดังนั้นนักพัฒนาควรตรวจสอบความเหมาะสมของ DeepSeek Flash กับงานของตนเองก่อนพึ่งพาการจัดอันดับ benchmark
DeepSeek Flash vs DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash
| Model | Architecture focus | Total/backbone parameters | Activated parameters | Multimodal | Context |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash | CED MoE | 552B | 8B prefill / 16B decode | Native | 1M |
| DeepSeek V4 Pro | MoE | 1.6T | 49B | Yes | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | MoE | 284B | 13B | Limited/variant-dependent | 1M |
DeepSeek รายงานว่า DeepSeek Flash มีผลงานเหนือ V4 Pro ทั้งด้านประสิทธิภาพ ความเร็ว ต้นทุน และเวลาสิ้นสุดโดยรวม จากการทดสอบภายในและภายนอก ดังนั้น DeepSeek มีแผนจะกำหนดเส้นทางคำขอ deepseek-v4-pro ไปยัง DeepSeek Flash หลังวันที่ September 14, 2026 จนกว่า V4.1 Pro จะพร้อมใช้งาน
เมื่อเทียบกับ V4 Flash รุ่นก่อน DeepSeek Flash มีสถาปัตยกรรมที่ต่างออกไป รองรับมัลติโหมดโดยกำเนิด ทำคะแนนเอเจนต์ได้แข็งแรงขึ้น และต้องการ KV-cache ต่ำลงมาก
What DeepSeek Flash Best for
Coding Assistants
DeepSeek Flash สามารถวิเคราะห์คลังโค้ดขนาดใหญ่ อธิบายโค้ดที่ไม่คุ้นเคย สร้างแพตช์ เขียนชุดทดสอบ และวินิจฉัยความล้มเหลว หน้าต่างบริบทยาวมีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์การอ้างอิงข้ามไฟล์และการเปลี่ยนแปลงระดับคลัง
Autonomous Software Agents
โมเดลเหมาะสำหรับเอเจนต์ที่รันคำสั่ง แก้ไขไฟล์ รันเทสต์ ตรวจสอบล็อก และวางแผนต่อหลังได้รับผลลัพธ์จากเครื่องมือ
Long-Document Analysis
องค์กรสามารถส่งสัญญา คู่มือ งานวิจัย บันทึกทางการเงิน และเอกสารภายในจำนวนมากในบริบทเดียว แทนการแยกส่วนเชิงรุก
Multimodal Document Processing
ความสามารถด้านภาพโดยกำเนิดรองรับ:
- การตีความแผนภูมิ
- การวิเคราะห์สกรีนช็อต
- ความเข้าใจเอกสารสแกน
- การดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้และตาราง
- การตรวจสอบคุณภาพเชิงภาพ
- การตอบคำถามเอกสาร
Research and Data Analysis
DeepSeek Flash สามารถสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งจำนวนมาก เปรียบเทียบคำอธิบายที่แข่งขันกัน และทำการวิเคราะห์หลายขั้นร่วมกับเครื่องมือภายนอก
Security and Code Auditing
ผลลัพธ์บน CyberGym, SEC-Bench Pro และ ExploitGym บ่งชี้ศักยภาพสำหรับงานวิจัยด้านความปลอดภัยและการตรวจสอบโค้ด เอาต์พุตที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยควรถูกทดสอบในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้และทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติ
High-Volume API Automation
การกระตุ้นแบบสแปร์ส การบีบอัด KV-cache การถอดรหัสแบบ speculative และการปรับความพยายามในการให้เหตุผล ทำให้ DeepSeek Flash น่าสนใจสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องบริหารต้นทุนและ latency ในสเกลสูง
How Does CometAPI Provide Access to the DeepSeek Flash API?
CometAPI สามารถมอบเกตเวย์แบบรวมสำหรับเข้าถึง DeepSeek Flash ผ่านเวิร์กโฟลว์ API มาตรฐาน
กระบวนการผสานการทำงานทั่วไปคือ:
- สร้างบัญชี CometAPI และสร้าง API key
- กำหนดค่า CometAPI base URL ในแอปพลิเคชันของคุณ
- เลือกรหัสโมเดล DeepSeek Flash ปัจจุบันที่แสดงในแดชบอร์ด CometAPI
- ส่งคำขอแบบแชต มัลติโหมด หรือเอเจนต์
- ติดตามการใช้โทเคน latency ข้อผิดพลาด และต้นทุนในคอนโซล CometAPI
รหัสโมเดล ชื่อพารามิเตอร์ และรูปแบบอินพุตภาพที่ CometAPI รองรับในปัจจุบันควรถูกยืนยันจากเอกสารล่าสุดก่อนการปรับใช้จริง
Why Should You Choose CometAPI for DeepSeek Flash?
CometAPI มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการใช้ DeepSeek Flash โดยไม่ต้องให้บริการโมเดลด้วยตนเอง
ประโยชน์ที่อาจได้รับ ได้แก่:
- API เดียวสำหรับผู้ให้บริการ AI หลายราย
- การจัดการ API-key และการใช้งานแบบรวมศูนย์
- การเรียกเก็บเงินและการติดตามงบประมาณแบบรวม
- เปรียบเทียบ DeepSeek Flash กับโมเดลทางเลือกได้ง่ายขึ้น
- ลดงานสำหรับการผสานเฉพาะผู้ให้บริการ
- รูปแบบคำขอแบบ OpenAI ที่คุ้นเคย
- สลับโมเดลและตั้งค่าการ fallback ได้ง่ายขึ้น
- การสังเกตการณ์แบบรวมศูนย์สำหรับแอปหลายโมเดล
แนวทางนี้มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับสตาร์ทอัพ เอเจนซี และทีมพัฒนาที่ต้องการทดสอบ DeepSeek Flash ก่อนลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน GPU เฉพาะ
When Is CometAPI the Better Choice?
CometAPI มีแนวโน้มจะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าเมื่อ:
- คุณต้องเปิดตัวต้นแบบอย่างรวดเร็ว
- คุณต้องการทดสอบหลายโมเดลผ่าน API เดียว
- ทีมของคุณไม่ต้องการดูแลคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่
- คุณต้องการการควบคุมการใช้งานและต้นทุนแบบรวม
- คุณต้องการโมเดล fallback ระหว่างช่วงผู้ให้บริการหนาแน่น
- ทราฟฟิกของคุณอยู่ในระดับปานกลาง ไม่สม่ำเสมอ หรือกำลังเติบโต
- คุณต้องประเมินความสามารถมัลติโหมดและเอเจนต์ของ DeepSeek Flash ก่อนตัดสินใจโฮสต์เอง
การเข้าถึงโดยตรงผ่าน DeepSeek หรือการโฮสต์เองอาจเหมาะกว่าเมื่อคุณต้องการการควบคุมอย่างเข้มงวดเหนือการพำนักของข้อมูล โทโพโลยีเครือข่าย การกำหนดค่าอนุมาน หรือทราฟฟิกปริมาณสูงที่คาดการณ์ได้